FCP (A Software Framework for Cognitive Proxy) Brain開発

以前(5)開発したeXtended Learning Classifier System (Reinforcement Learning)のソフトとコグニティブ一な能力が緒に組み立ててAGI Platformを作る目的です。まだ、プロトタイプなんですが、このシステムは全体的にFCP Brainと用名前にしました。博士レベルの研究アイデアからprofessional level API開発まで開発しましたが、このシステムの中にlife breathを組み込みしにCognitiveビヘイビアを設計しました。ちなみにこのFCPはA Software Framework for Cognitive Proxyです。FCP BrainはdistributedFCP,edgeFCPとagentFCPこの3つ部分で一つliving cyber organismになります。agentFCPはセンサーやアクチュエターディバイスに組み込みする用なエジェントプログラムです。そしてクラウドにself cloning and destroying organisms distributedFCP(dFCP)は人間見たいどんどん経験を為しまして下のlayerのedgeFCP(eFCP)やagentFCP(aFCP)に知能経験を共有する用な活動します、但しエッジ、センサー、アクチュエターが知能的な情報処理小さな機能を持ち前提です。

マルチエージェント学習分類子システムとその熱延操作シミュレーションの適用

日本鉄鋼協会「エージェント技術による製鉄所現場力の維持・発展」研究会では，製造現場における知識の獲得と伝承をエージェント技術による知的システムで実現するための研究を進めてきた．本稿では，その一環として，学習分類子システム（Learning Classifier System; LCS）を用いたプラント操業知識の獲得手法を提案する．ここで，エージェント(Agent)とは，内部状態と問題解決機能，ならびに，情報交換を行う機能をもつ，複数のソフトウェアシステムを意味する．そして，エージェントがプラントと専門家との仲立ちをすることにより，一層高度なプラント操作が可能となると考える．また，学習分類子システムとは，近年，研究開発が盛んになされている複合的な問題解決システムの名称であり，プロダクションルールによる問題解決機能，強化学習によるルール学習機能，ならびに進化計算によるルール生成機能の３つの機能から構成される．

 

エージェントベースアプローチによる新しいマーケティング技法の実現

エージェントベースシミュレーション(ABS)は、エージェントとよぶ意思決定原理を備えたソフトウェアが相互作用することによって、創発する現象を分析 する最新のシミュレーション手法である。ABSによって、多彩な個々のエージェント間の振る舞い（ミクロレベル）が、系全体（マクロレベル）に及ぼ す影響を分析することが可能となる。本研究では、ABSをマーケティング分野に適用し、顧客行動や販売戦略の策定を支援するシステムの開発を試みる。現 在、これを自動車販売会社の事例に適用している。これを、発展させ、汎用のマーケティング支援機能を実現させる予定である。